他将大数据的风口带到游戏行业，为中小游戏企业提供数据挖掘服务

　　「在整个游戏行业中，提供第三方数据服务的公司有好几家，但是它们提供的服务形式只有一种，就是运营统计。」吕承通说，游戏运营团队每天都需要看运营数据，多少人登录、付费、流失，但这些数据只停留在运营统计的层面，没有深入到数据挖掘层面。

　　2011年，吕承通刚进入腾讯互娱任职的时候，他对游戏并没有多少兴趣。通过在工作中的摸索和历练，使得他加深了对游戏行业的理解，慢慢地喜欢上了这个行业。「君子应该干一行，爱一行」，他说道。

　　「现在游戏行业都强调快速迭代，研发出一个具有核心玩法的版本时，就要立马推出去，根据玩家反馈的数据，做出下一步的决策。」用户对游戏品质要求越来越高，游戏淘汰率在加大，所有的游戏厂商都开始重视数据。

　　目前很多第三方数据服务平台提供的运营统计数据，比如包括留存率、付费渗透率和活跃度等指标，这些都是通过对游戏内的部分行为数据做二次处理得出来的。

　　「传统做法下，游戏运营人员需要定时去各个论坛看玩家的反馈，筛选问题反馈到开发部门，开发人员再提日程进行修复，这个过程非常的繁琐和滞后。」吕承通说。

　　「依靠运营统计数据来决策时远远不够的。运营统计数据只代表了当下的情况，但是不能解释为什么发生这个情况。」在吕承通看来，大数据的价值，是通过总结历史数据去判断走势。

　　2015年，中国手游总产值达到400亿，仅腾讯一家就占了53.11%。腾讯作为手游产业第一的地位已然无法撼动，就在这个当口，吕承通决定离开腾讯。

　　2015年8月，吕承通创立ThinkingData，经历7个月的产品打磨，团队推出了第一款产品：ThinkingGame，深入到游戏大数据挖掘，为游戏行业的公司提供数据服务。

　　ThinkingGame就是用机器的方式代替人力监控。在ThinkingGame上，运营人员除了查看实时数据，还可以设置自己关注的特点词汇，比如「崩溃」、「外挂」、「BUG」等，当论坛、媒体、渠道中出现了含有所设关键词的玩家反馈，ThinkingGame会第一时间发送邮件通知。

　　「大数据的风口还没有刮到游戏行业，大家还在用6、7年前的思路做运营数据分析。在大数据时代，需要换个思路了。」吕承通说。

　　如果利用ThinkingGame的数据模型去做的话，就可以自动判断出游戏的经济系统是否处于一个大致的平衡状态。如果不是，比如游戏中产出的金币、道具大于消耗，玩家在游戏过程中无需付费就能满足基本需求，影响玩家的付费意愿，那付费渗透率自然就上不去了。

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玩家行为数据里的价值

　　2013年到2014年，手游市场开始了异常凶猛的增长，涌现出大量游戏CP内容提供商。「一个新型载体刚出来时，大家对游戏的品质要求不是很高，什么样简单的游戏都能捞一笔，但是这些劣质的产品很快会被淘汰。」吕承通说。

　　目前，ThinkingGame 平台已经收录了近 1500 款游戏，包括手游、端游、页游、单机、主机等不同类别的游戏。平台覆盖整个互联网近 100 家游戏行业媒体，80 多个国内外主流的玩家游戏论坛，以及 50 多个国内外的游戏发行渠道。通过强大的信息采集能力及信息处理能力，ThinkingGame以简单的数据形式，直观反映出每一款游戏玩家的真实情绪，对比竞品游戏的玩家特征、讨论热点、情感走势以及产品的优缺点。

　　「有些事情，用机器去做会比人工更为可靠，更高效。」吕承通说。

　　过去只需要3至6个月的开发周期，现在需要一年甚至两年才能开发出一款完整的游戏产品。「如果花了一年时间开发的游戏推出去效果不好，没有资金优势的中小型CP只能选择倒闭。」吕承通说。

　　游戏内的行为数据，是指玩家登录之后在游戏里的一系列的行为，包括付费、技能释放、更换装备等等。

　　然而，拥有自主开发大数据分析工具能力的厂商只有少数几家，大多数中小型企业子自身的数据运营能力很弱，只能依托于第三方数据服务平台。

　　ThinkingGame页面展示

　　ThinkingGame目前推出的版本主要针对游戏外的行为数据分析，今年6月，ThinkingGame还将推出游戏内的数据分析服务。

　　除此之外，数据挖掘的作用还体现在帮助项目做产品决策上。

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　　玩家行为数据分为游戏外和游戏内的行为数据：